经典著作，不用多介绍了。 Most tasks require a person or an automated system to reason--to reach conclusions based on available information. The framework of probabilistic graphical models, presented in this book, provides a general approach for this task. The approach is model-based, allowing interpretable models to be constructed and then manipulated by reasoning algorithms. These models can also be learned automatically from data, allowing the approach to be used in cases where manually constructing a model is difficult or even impossible. Because uncertainty is an inescapable aspect of most real-world applications, the book focuses on probabilistic models, which make the uncertainty explicit and provide models that are more faithful to reality. Probabilistic Graphical Models discusses a variety of models, spanning Bayesian networks, undirected Markov networks, discrete and continuous models, and extensions to deal with dynamical systems and relational data. For each class of models, the text describes the three fundamental cornerstones: representation, inference, and learning, presenting both basic concepts and advanced techniques. Finally, the book considers the use of the proposed framework for causal reasoning and decision making under uncertainty. The main text in each chapter provides the detailed technical development of the key ideas. Most chapters also include boxes with additional material: skill boxes, which describe techniques; case study boxes, which discuss empirical cases related to the approach described in the text, including applications in computer vision, robotics, natural language understanding, and computational biology; and concept boxes, which present significant concepts drawn from the material in the chapter. Instructors (and readers) can group chapters in various combinations, from core topics to more technically advanced material, to suit their particular needs.

MIT press出版，关于程序设计语言原理方面的内容，属于经典教材。

CRC Generalized Additive Models An Introduction with R 2nd Edition，统计学经典教程，值得推荐的。

本文实例讲述了django框架使用views.py函数对表进行增删改查内容操作。分享给大家供大家参考，具体如下： models之对于表的创建有以下几种： 一对一：ForeignKey(“Author”,unique=True),  OneToOneField(“Author”) 一对多：ForeignKey(to=”Publish”,to_field=”id”,on_delete.CASCADE) 多对多：ManyToManyField(to=”Author”) 首先我们来创建几张表 from django.db import models # Create your models here

概率图模型，全书1000多页，高清pdf版，注意，不是扫描版。 此书是一切有志研究机器学习或数据挖掘的同学必看的一本书，涵盖了所有概率的图模型，包括马尔科夫逻辑网，贝叶斯网络，等等很多很多。非常珍贵的资源

JMbayes：贝叶斯方法下纵向和生存数据的联合模型 描述 该存储库包含R包JMbayes的源文件。 该软件包适用于使用MCMC的贝叶斯方法下的纵向数据和事件时间数据的联合模型。 这些模型主要适用于两种设置。 首先，当重点放在生存结果上时，我们希望说明误差测量的内源性（又称内部）时间相关协变量的影响。 其次，当重点放在纵向结果上时，我们希望纠正非随机辍学现象。 该软件包包含两个主要的联合模型拟合函数， jointModelBayes()和mvJointModelBayes() ，它们的语法相似，但功能不同。 基本功能jointModelBayes() 它可以拟合单个纵向结果和事件发生时间结果的联合模型。 用户可以使用参数densLong （默认值为正常pdf）为纵向响应指定自己的密度函数。 除其他外，这允许对具有分类和左删截纵向响应的联合模型以及具有Student-t误差项的鲁棒联合

这项工作提出了一种新颖的方法，通过使用机器学习（ML）技术来识别那些更有助于构建有效投资组合的指标，从而克服ESG评分中当前的不一致之处。 机器学习可以实现此结果，而无需基于模型的方法论，这是现代投资组合理论方法的典型代表。 通过我们的方法确定的ESG指标显示出歧视力，在考虑了Fama-French五因素模型确定的风格因素和BIRR模型的宏观经济因素后也具有区分力。 论文的新颖性是三方面的：a）分析了许多ESG指标，b）ML确保的无模型方法，以及c）区分了ESG特定指标对投资组合绩效的贡献与传统风格和宏观经济因素。 根据我们的结果，可从可用的原始ESG数据中提取更多信息内容以进行投资组合构建，并且使用我们的方法确定的一半ESG指标是环境方面的。 在环境指标中，有一些是指公司的风险敞口和应对气候变化风险（即过渡风险）的能力。

hmm模型matlab代码此文件夹包含用于在以下位置重现结果的python和matlab代码： 赵丁，沉麻成，无信号交叉口自动驾驶汽车遇到行人的评价。 部署了四种不同的模型以从在无信号交叉口收集的步行交叉口数据中学习随机模型： 'Feedforward.py'：训练一个两层前馈神经网络。 “ LSTM.py”：训练单层LSTM神经网络。 “ HMM”文件夹中的“ main.m”训练隐马尔可夫模型。 “ Random Forest”文件夹中的“ main_rf.m”训练一个随机森林分类器。 安装：要运行python代码，需要Theano和Keras后端。

TI Keystone DSP PCIe SerDes IBIS-AMI Models

包含预先训练的DeepFRI模型的存储库 预测（n = 942）分子功能（MF）GO术语的模型： DeepFRI-GraphConv_MF_model 预测（n = 1376）酶委员会（EC）编号的模型：`DeepFRI-GraphConv_EC_model 相应的.json文件中提供了GO / EC名称和ID。 设置 克隆存储库： git clone https://github.com/VGligorijevic/DeepFRI-models cd DeepFRI-models DeepFRI经过测试可在Python 3.7下工作，接下来，安装依赖项： pip install tensorflow==2.3.1 pip install matplotlib 加载数据 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt #